多模态大模型是什么？从 CLIP 到 Gemini 的跨模态理解

文本会骗人，图片也会骗人，那图文一起骗是不是就更真诚了？——一位匿名大模型。

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🧠 什么是多模态模型？一句话解释：

多模态大模型就是那种能一边看图，一边理解你说什么，还能再配个音频或生成个视频的 AI。它不是“你说我做”，而是“你说、我看、我听、我理解、我生成”。

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🔍 模态是啥？别被名词吓到

“模态”（modality）这个词看着高深，其实就是“数据的形态”。

• 文本是一个模态（文字）

• 图片是一个模态（视觉）

• 音频是一个模态（听觉）

• 视频是多个模态（视觉+听觉+时间序列）

• 代码也是一种模态（语法结构+逻辑）

多模态模型就是能同时理解多个模态的信息。例如，它能根据一张图配上一段描述，还能理解你为什么在图里圈了一个红框。

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🧬 一切的起点：CLIP 是怎么把图和文对齐的？

OpenAI 的 CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）做了一件非常聪明的事：

👉 它把图像和文本都映射到同一个向量空间（embedding space），并通过对比学习拉近“正确图-文配对”的距离，推远“错误配对”。

比如：

• 图片：🖼️ 一只猫坐在沙发上

• 文本："A cat sitting on a couch"

这两个向量会被训练得靠近。

代码示例（简化版，用 transformers + CLIPProcessor）：

from transformers import CLIPProcessor,